Estrategias: Esperar el Iceberg El comercio algorítmico ha cambiado radicalmente los patrones de comercio en los mercados de capitales. Los volúmenes de transacción han aumentado y en los mercados de acciones en particular, los tamaños de las transacciones individuales se han desplomado. Debbie Williams, vicepresidenta del Grupo de Mercado de Capitales y Prácticas de Administración de Riesgos en Financial Insights, examina las implicaciones de esto para la administración de riesgos y cómo los participantes del mercado están (o no) respondiendo al reto. Cuando cualquier mercado financiero sufre un cambio estructural importante en la forma en que opera, generalmente hay implicaciones significativas para la gestión de riesgos para los participantes. Sin embargo, eso no implica necesariamente que respondan apropiadamente en términos de reexaminar sus riesgos y controles. En cierta medida, esto es comprensible, ya que el cambio estructural a menudo genera oportunidades en dólares, que inevitablemente tienden a tener prioridad. Justamente tal situación prevalece actualmente en el caso de la negociación algorítmica, especialmente en lo que se refiere a las acciones. La oportunidad en dólares aquí es el ahorro de costos y mejoras en la eficiencia operativa, especialmente para el sellside, lo que está empujando el concepto duro, ya que ya no puede justificar su plantilla sobre la base de los márgenes de ejecución disponibles. El principal riesgo aquí es el riesgo operacional. Con la mayor parte de la actividad actual siendo negociada en bolsa, el riesgo de crédito no suele ser una faceta importante del comercio algorítmico. De la misma manera, no aumenta sustancialmente los riesgos de mercado existentes. (Se podría argumentar que un algoritmo que ejecuta mal teóricamente aumenta el riesgo de mercado, pero también constituye un riesgo operacional y se clasifica como tal a los efectos de esta discusión.) Desde una perspectiva histórica, los augurios no son particularmente alentadores. Cada vez en el pasado, donde el personal calificado ha sido reemplazado por la tecnología para ahorrar dinero, se han planteado problemas si no se establecieron los controles adecuados. Por ejemplo, después de los intercambios de futuros se trasladó a la ejecución electrónica para ahorrar en los costos de negociación de piso, hubo una serie de errores de dedo graso - algunos de ellos muy importante. Esto no quiere decir que la introducción de nueva tecnología sea intrínsecamente mala - lejos de ello - simplemente que hacerlo tiene implicaciones de gestión de riesgos que deben considerarse. Algunas de las implicaciones de riesgo más obvias del trading algorítmico incluyen: Un algoritmo que está siendo ajustado para un tipo particular de condiciones de mercado y que se deja en funcionamiento cuando esas condiciones ya no se aplican. Un algoritmo que no se ejecuta en absoluto o que falla después de una terminación parcial y que pasa desapercibido. Calidad incorrecta o incompleta y garantía de algoritmos donde los errores de código resultan en una ejecución incorrecta. Otra cuestión conexa es si se ha proporcionado o no suficiente cobertura a los operadores humanos encargados de supervisar los algoritmos. Una preocupación adicional que se aplica a todos los puntos anteriores es exactamente cuando / donde cualquier problema será capturado y remediado. Los algoritmos han automatizado la oficina principal, pero gran parte de la oficina central / posterior ya está al menos parcialmente automatizada. Un componente importante aquí es el sistema de gestión de pedidos (OMS, por sus siglas en inglés), que actúa efectivamente como el pegamento entre las oficinas delanteras y traseras, y se está volviendo cada vez más crítico a medida que aumenta el comercio de clase de activos cruzados. El inconveniente es que algunos OMSs (particularmente los desarrollados en casa) fueron diseñados bien antes del inicio de la negociación algorítmica. Por lo tanto, ya están luchando para hacer frente al volumen cada vez mayor de mensajes relacionados con las operaciones de acciones por sí solas. En cierto sentido, esto plantea dos riesgos operacionales: en primer lugar que el OMS bloqueará y posiblemente perderá datos, en segundo lugar que también será inadecuado como herramienta para atrapar y marcar errores relacionados con el algoritmo, como los detallados anteriormente. En teoría, un operador humano cubrirá parte de este segundo rol, pero en términos prácticos un humano no puede rastrear cada uno de los posibles decenas de miles de operaciones generadas por los algoritmos. En el mejor de los casos, probablemente estarán siguiendo un nivel de portafolio y, por lo tanto, no notarán inmediatamente un algoritmo que se porta mal - especialmente si el OMS carece de las alertas necesarias. Mientras que la tecnología es una consideración importante en el comercio algorítmico y automatizado, las implicaciones de riesgo relacionadas actualmente parecen tomar un asiento trasero. Por ejemplo, el enfoque en lo que respecta a la creación de redes suele estar en cuestiones tales como estar tan físicamente cerca del mercado como sea posible a fin de minimizar la latencia. En contraste, la falla de la red debida a sobrecarga tiende a tomar un asiento trasero. Otro punto sistemáticamente descuidado es el riesgo operacional a largo plazo de que la infraestructura de sistemas no se mantenga al día con el negocio. Cuando se asiste a conferencias de gestión de riesgos, es relativamente común escuchar a los bancos que citan cuestiones como el robo / fraude de empleados, las prácticas comerciales inadecuadas, la idoneidad del cliente para el producto y el riesgo de precios. Lo que nunca se oye es la cuestión de la infraestructura de rezago requisitos de negocio, sin embargo, esta es una de las principales razones por las pérdidas. Un ejemplo clásico de esto es la falta de actualización de la capacidad de la red interna para permitir un mayor tráfico de alta frecuencia / actividad de negociación algorítmica. Si bien se puede hacer una inversión considerable en la conectividad externa a los lugares de ejecución, no es raro encontrar el mismo segmento de LAN que se utiliza para el servicio tanto de las aplicaciones comerciales críticas como de la navegación, impresión etc. / Algo trading es que el riesgo operacional como un concepto no ha hecho mucho progreso desde el año 2000. La industria de gestión de riesgo operacional puede tener un mandato, pero en términos de tecnología tiene herramientas de autoevaluación, que son poco más que cuestionarios glorificados. Los datos de pérdida generados por los eventos de riesgo terminan siendo descargados sin ser eliminados en bases de datos relacionales estándar. La falta de progreso no es quizás muy sorprendente, ya que sólo hay dos razones por las que los participantes del mercado invierten en la tecnología de gestión de riesgos: Alguien - normalmente un regulador - les dice que se han dado cuenta de que hay una manera de hacer un retorno mejorado. La mayoría de los casos es la primera razón que predomina, pero en el caso del comercio algorítmico, los reguladores aún no han tomado un interés específico. En términos más amplios, el comercio algorítmico está potencialmente cubierto tanto por Sarbanes-Oxley como por Basilea II. Por ejemplo, en el caso de Sarbanes-Oxley hay un requisito para crear y probar controles para cubrir riesgos sustanciales. Sin embargo, aparte de la cuestión de si una organización particular podría considerar que su comercio algorítmico constituye un riesgo sustancial, existe un problema más fundamental. Un número significativo de inversores institucionales de gran tamaño no están sujetos ni a Basilea II (si no son bancos) ni a Sarbanes-Oxley. Por lo tanto, no están bajo ninguna compunción reguladora (ni siquiera indirecta) para hacer nada acerca de los riesgos operacionales del trading algorítmico. Por el momento, esto no puede ser un problema importante, ya que estas organizaciones aún no se han precipitado de cabeza en el comercio algorítmico. (De hecho, algunos podrían argumentar que la perspectiva de asumir un riesgo operacional adicional al hacerlo ha actuado como un elemento disuasivo.) Hasta ahora, la mayor parte de la actividad de negociación algorítmica ha venido del lado de la venta, ya que ejecutan sus propios (y en menor medida ) Sus clientes operaciones. Dado que estas empresas suelen ser las que mejor pueden afrontar el costo de los eventos de riesgo operacional, esto debería en cierta medida - y sólo por el momento - mejorar las preocupaciones de los reguladores. En la actualidad, parece como si los problemas de riesgo operacional que rodean el comercio algorítmico seguirá el patrón bien establecido para los mercados de capital - nadie hará mucho sobre ellos hasta que ocurra un evento importante. Mientras que la actividad sellside propietaria en este espacio sigue predominando, esto puede no ser de mucha preocupación pública. Sin embargo, una vez que la recolección de la participación (y la venta tiene la motivación más fuerte para alentar esto), la situación cambiará radicalmente. La perspectiva de que un gestor de fondos importante sufran pérdidas sustanciales en activos de clientes minoristas debido a un fallo operacional en su negociación algorítmica es exactamente el tipo de situación que podría provocar un interés regulatorio mucho mayor. Queda por ver si este prospecto motivará o no una revisión al por mayor de los procedimientos de riesgo operacional. UBS, Clearstream y Citi se unen para las licencias de T2S Xignite Plataforma basada en AWS basada en datos de mercado Nav Sarao se declara culpable en la corte de los Estados Unidos a cargos de falsificación Copyright copy Automated Trader Ltd 2016 - Estrategias Compliance TechnologyPair Trading - Comercio dos acciones que naturalmente seguimiento de cada ejemplo podría ser Coca-Cola y Pepsi, ganar dinero cuando caen fuera de línea en la idea de que Tendrán que volver a rastrearse entre sí. Ésta es una estrategia común de la revisión de la media usada por los fondos de cobertura y no pudo caber exactamente la negociación de alta frecuencia sin embargo ella todavía caen bajo negociación algorítmica. Precio medio ponderado por volumen - VWAP se utiliza para ejecutar órdenes grandes a un mejor precio medio. Es la relación entre el valor negociado y el volumen total negociado durante un período de tiempo. Precio medio ponderado en el tiempo - TWAP como VWAP es otra estrategia sofisticada para comprar o vender grandes bloques de acciones sin afectar el precio. Porcentaje de volumen - POV se utiliza cuando los comerciantes quieren definir el porcentaje, los intervalos de negociación y el precio cuando hay una necesidad de comerciar en grandes bloques de acciones sin afectar el precio. Iceberg y Sniffer - son algoritmos utilizados para detectar y reaccionar a otros comerciantes tratando de ocultar grandes operaciones de bloque utilizando los algoritmos anteriores. Órdenes flash - Los mercados exponen sus libros de pedidos con antelación a los algoritmos suscritos para recibir pedidos flash. Esto crea un mercado de dos cansados para la mayoría de los inversores pasivos, donde los algoritmos pueden dirigirlos. Una orden rápida recibida para vender una acción a un precio permite que los algoritmos despejen sus propios libros del reparto de esa acción en un precio más alto. Una gran cantidad de algoritmos de HF y la infraestructura de red de latencia mínima es asegurar que usted puede recoger el reembolso de liquidez que los mercados pagan para asegurar un ambiente altamente líquido. Cuando un montón de actores se apresuran a proporcionar esta liquidez que tiene que ser el más rápido y más inteligente para atrapar el reembolso. Mientras que VWAP, TWAP, POV son technicals también son puntos de referencia que los algoritmos usan mientras toman sus decisiones comerciales. Por ejemplo, en teoría si el precio de un comercio de compra es menor que el VWAP, es un buen comercio y no es un buen comercio si el precio es más alto que el VWAP. Obviamente es mucho más complicado que esto y hoy. Las empresas comerciales probablemente utilizan derivados mucho más complejos de estas estrategias mencionadas. Estos enlaces a continuación ayudarán con la comprensión de más: Algoritmos competitivos para VWAP y Limitar el comercio de órdenes. 18.3k Vistas middot Ver Upvotes middot No para la reproducción El comercio de alta frecuencia, popularmente conocido como HFT es un nuevo zumbido en la ciudad para el Personas asociadas con los mercados financieros. Ha ido ganando popularidad de manera exponencial durante la última década. Aunque no hay reglas predefinidas para seleccionar las estrategias para HFT, pero hay pocas estrategias populares que son más populares que otros y utilizados por la mayoría de las empresas comerciales HFT. Arbitraje estadístico: Esta estrategia explora las desviaciones temporales de varios parámetros estadísticos entre varios valores. El arbitraje estadístico a altas frecuencias se utiliza activamente en todos los valores líquidos, incluyendo acciones, bonos, futuros, divisas, etc. Incluso el arbitraje clásico puede ser utilizado examinando la paridad de precios de los valores en diferentes bolsas o mercados spot y futuros. El Grupo TABB estima que los beneficios agregados anuales de las estrategias de arbitraje de alta frecuencia superaron los 21.000 millones de dólares en 2009. Disparidad de precios de opciones: Generalmente, toma cierto tiempo el precio de una opción para seguir una acción y viceversa. Los sistemas HFT modernos son capaces de modelar con precisión estas diferencias para llegar a un comercio favorable. Lea acerca de las opciones de precios y el modelo de Black-Scholes para entender mejor esto. Sistemas HFT basados en noticias: Las noticias de la compañía en formato de texto electrónico están disponibles en muchas fuentes, incluyendo proveedores comerciales como Bloomberg, sitios de noticias públicas y canales de Twitter. Los sistemas automatizados pueden identificar nombres de empresas, palabras clave ya veces semánticas para intercambiar noticias antes de que los comerciantes humanos puedan procesarla. Ignition Momentum: Esta estrategia tiene como objetivo causar un aumento en el precio de una acción mediante el uso de una serie de operaciones con el motivo de atraer a otros comerciantes de algoritmos para también el comercio de ese stock. El instigador de todo el proceso sabe que después del movimiento de precios rápidamente creado artificialmente, el precio vuelve a la normalidad y, por lo tanto, los beneficios del comerciante tomando una posición temprano y, finalmente, el comercio antes de que se esfuma. Par Trading: Pair Trading es una estrategia neutral del mercado en la que dos instrumentos altamente relacionados entre sí se compran y venden juntos cuando hay un cierto grado de desviación en su relación. Por lo general, las acciones o los productos seleccionados para Pair Trading son del mismo sector y se mueven juntos durante la mayoría de los eventos del mercado. El par de negociación en el tiempo intradiario a través de sistemas de HFT han dado resultados impresionantes. Lea más sobre el comercio de pares aquí. Aparte de las estrategias anteriores, puede adaptar cualquier estrategia intradía para HFT. Pero hay que tener mucho cuidado con la gestión de riesgos y la velocidad de ejecución. Por lo general, las empresas comerciales HFT co-localizan sus servidores cerca del intercambio para ganar ventaja sobre otros en términos de velocidad. Echa un vistazo a algunos artículos y sistemas de comercio Intraday en el siguiente enlace: También, aquí están las herramientas que necesita para automatizar sus estrategias de comercio intradía. 883 Vistas middot Ver Upvotes middot No para reproducción Por lo que he leído, los programas de comercio de alta frecuencia sólo encontrar una ineficiencia en el mercado y explotarlo tan rápido como puedan. IIRC la mayor parte de su velocidad proviene de la eficiencia de la implementación en lugar de la eficiencia algorítmica. Ellos usan técnicas como: Co-localización en el mismo lugar que los servidores comerciales para la menor latencia (100ms) Uso de procesamiento de texto laminado a mano en lugar de expresiones regulares. C por velocidad y eficiencia. Use hardware más rápido como GPGPUs y CPU más recientes. Ajustar el tamaño de los paquetes de red para que la solicitud entera se envíe en una transmisión. Por lo general, una ineficiencia en un mercado es sólo un arbitraje, es decir, una oportunidad definitiva para comprar bajo y vender alto. Todos estos algoritmos se basan en el hecho de que hay un desfase temporal entre un evento y el cambio de precio. Estas oportunidades suelen ser alrededor de 1 centavo por acción o menos. Pero, con el apalancamiento uno puede ganar millones en un día. Aquí hay algunos ejemplos: Toma un poco de tiempo por el precio de una opción para seguir una acción y viceversa. Si puede modelar con precisión estas diferencias, entonces uno puede usar una computadora para operar favorablemente. Esto necesita una idea acerca de las opciones de precios y modelos de black-sholes. Busque CUDA para los algos reales. Recientemente, los intercambios comenzaron a cobrar a las compañías por la co-ubicación y la capacidad de ver las órdenes crudas que aún no se han procesado. Por lo general, cuando hay una gran orden de los inversores institucionales el precio sube cerca de 2 centavos. Algunos programas de alta frecuencia supervisan estos pedidos para comprar acciones al precio actual (de las piscinas oscuras y otras fuentes) y venderlos a un precio ligeramente más alto (cerca de 1 centavo más) a estos inversores institucionales. Todo esto sucede en menos de 5ms. También hay arbitraje en los mercados de divisas. A veces los precios de las monedas varían ligeramente y tomar algún tiempo para ajustar por varias razones. Algunos comerciantes de alta frecuencia escribir programas para aprovechar esto. Este es un algoritmo de gráfico simple. No estoy seguro de cómo se implementa en la práctica. Del mismo modo, se tarda unos milisegundos en los precios de los bonos para reflejar un fed / govt anuncio. Programas de comercio de alta frecuencia supervisar los feeds alimentados para comprar estos bonos a un precio más bajo para venderlos inmediatamente a un precio más alto. Hay muchas más oportunidades de arbitraje como this.5.6k Vistas middot Ver Upvotes middot No para la reproducción Muchas empresas operan la creación de mercado y el arbitraje en lugar de estrategias direccionales, y en todos los casos la velocidad es el factor esencial. Desde la colocación en los servidores de intercambio hasta el hardware instalado en las plataformas petrolíferas de alta mar (equidistantes de los centros de comercio internacional), la velocidad de procesamiento y ejecución de datos es el nombre del juego. La capacidad de tirar órdenes y sesgar un libro en cuestión de milisegundos es clave. Las estrategias precisas en uso se desarrollan y evolucionan con el tiempo, y las estrategias más antiguas pueden dejar de generar alfa a medida que se convierten en exceso de expoliación. Los algoritmos predatorios (aquellos diseñados para beneficiarse específicamente de la actividad comercial de otros participantes) también son comunes. Scott Patterson039s 039Dark Pools039 Scott Patterson (autor) proporciona una introducción básica y antecedentes a la subida de HFT, el sitio Nanex nanex. net/aqc k / 2804.html es una fuente de información regularmente actualizada sobre las actividades utilizadas por estas empresas, y Usted también podría encontrar esta guía de supervivencia de HFT para comerciantes minoristas útil. 1.1k Vistas middot Ver Upvotes middot ¿Por qué las empresas de comercio de alta frecuencia de contratación FPGA desarrolladores En la actualidad, ¿cuáles son los principales tipos de estrategia en el comercio de alta frecuencia ¿Qué es el comercio de alta frecuencia ¿Cómo se puede aprender de comercio de alta frecuencia ¿Cuáles son las habilidades necesarias para ¿Qué hay de malo en un mercado cuotlocked? ¿Son transacciones de alta frecuencia todas automatizadas? ¿Dónde puedo encontrar una lista completa de algoritmos utilizados en los licitadores para la negociación de alta frecuencia y la compra de medios Si un altamente abstracto Ruby DSL para escribir estrategias comerciales está disponible , Usted lo utilizaría 24 horas Forex Trading Automated Trade Signals Desempeño Verificado Nuestra Estrategia Comience a operar en el mercado financiero más grande del mundo ¿Le gustaría empezar a operar con divisas, el mercado financiero más grande del mundo ICEBERG FX es un servicio de señal de comercio que le ofrece la oportunidad Para copiar nuestras transacciones reales en vivo automáticamente a su propia cuenta. 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